Intuitive Biostatistics

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出版者:Oxford University Press, USA; 2nd Revised & enlarged edition
作者:Motulsky, Harvey
出品人:
页数:447
译者:
出版时间:2010-1
价格:$ 76.78
装帧:
isbn号码:9780199730063
丛书系列:
图书标签:
  • 概率统计
  • statistician
  • 生物统计学
  • 医学统计
  • 统计学基础
  • 数据分析
  • 临床研究
  • 统计方法
  • 数据解读
  • 医学研究
  • 统计推断
  • 研究设计
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具体描述

Thoroughly revised and updated, the second edition of Intuitive Biostatistics retains and refines the core perspectives of the previous edition: a focus on how to interpret statistical results rather than on how to analyze data, minimal use of equations, and a detailed review of assumptions and common mistakes. Intuitive Biostatistics, Completely Revised Second Edition, provides a clear introduction to statistics for undergraduate and graduate students and also serves as a statistics refresher for working scientists. NEW TO THIS EDITION: * Chapter 1 shows how our intuitions lead us to misinterpret data, thus explaining the need for statistical rigor. * Chapter 11 explains the lognormal distribution, an essential topic omitted from many other statistics books. * Chapter 21 contrasts testing for equivalence with testing for differences. * Chapters 22, 23, and 40 explore the pervasive problem of multiple comparisons. * Chapters 24 and 25 review testing for normality and outliers. * Chapter 35 shows how statistical hypothesis testing can be understood as comparing the fits of alternative models. * Chapters 37 and 38 provide a brief introduction to multiple, logistic, and proportional hazards regression. * Chapter 46 reviews one example in great depth, reviewing numerous statistical concepts and identifying common mistakes. * Chapter 47 includes 49 multi-part problems, with answers fully discussed in Chapter 48. * New "Q and A" sections throughout the book review key concepts.

《直觉统计学:揭示数据背后的奥秘》 在这信息爆炸的时代,数据无处不在,从科学研究到日常生活,理解和解读数据已成为一项至关重要的能力。然而,统计学常常被认为是一门晦涩难懂、充斥着复杂公式和抽象概念的学科。本书《直觉统计学》旨在打破这一藩篱,以一种更加亲切、更具启发性的方式,引领读者进入统计学的世界,领略其简洁的逻辑与强大的解释力。 本书并非一本传统的统计学教科书,它不罗列冗长的定理和复杂的推导,而是聚焦于统计学中最核心、最能体现其“直觉”本质的思想和方法。我们相信,统计学并非高高在上的理论,而是我们理解世界、做出明智决策的有力工具。通过生动形象的类比、贴近生活的实例以及循序渐进的讲解,本书将帮助您建立起对统计学概念的深刻理解,从而能够自信地运用统计思维分析问题。 内容梗概: 本书将从统计学的基本出发点——“变异”入手。我们会探讨为什么变异是如此普遍,以及统计学如何帮助我们量化和理解这种变异。您将了解如何区分随机变异与系统性差异,这是进行有效分析的第一步。 随后,我们将深入浅出地介绍统计推断的核心概念。您会明白,当面对有限的样本数据时,如何能够有理有据地对更大的总体做出推论。书中会详细阐述抽样的重要性,解释为什么一个好的样本能够代表整个群体,并介绍一些常见的抽样方法及其优缺点。 在本书中,您将不会看到枯燥的公式推导,取而代之的是对关键统计概念的直观解释。例如,我们不会仅仅停留在“均值”的定义,而是会探讨均值所代表的“中心趋势”,以及它在不同情境下的意义。同样,我们会深入理解“方差”和“标准差”如何描述数据的离散程度,以及它们对我们理解数据分布的重要性。 本书将重点介绍统计学中用来描述和解释数据关系的重要工具。您将学习如何使用图表来可视化数据,通过直观的图形来发现数据中的模式和趋势。从简单的散点图到更复杂的图表,我们将展示如何利用视觉化手段来增强我们对数据的理解。 此外,我们还会探讨参数估计的概念。在不进行全样本调查的情况下,如何利用样本来估计总体的未知参数,例如平均身高或平均寿命。书中会详细介绍点估计和区间估计,解释置信区间的含义,以及它如何为我们的估计提供一个可靠的范围。 在假设检验的部分,本书将以一种易于理解的方式呈现。您将学习如何设定假设,并利用数据来判断这些假设的真实性。我们会用生动的例子来解释“零假设”和“备择假设”,以及“P值”所代表的意义,帮助您理解如何根据证据做出决策,判断某个效应是否存在或者某个差异是否具有统计学意义。 本书还会触及一些在实际应用中非常常见的统计方法,例如: t检验: 如何比较两个样本的均值是否存在显著差异,例如比较两种药物的效果。 卡方检验: 如何检验两个分类变量之间是否存在关联,例如研究吸烟习惯与肺癌发病率的关系。 相关分析: 如何量化两个连续变量之间的线性关系强度和方向,例如收入与教育程度的关系。 回归分析: 如何建立模型来预测一个变量如何受到一个或多个其他变量的影响,从而进行预测和解释。我们将重点放在线性回归,解释其基本原理以及如何解释回归系数。 《直觉统计学》致力于培养您“像统计学家一样思考”的能力。这意味着您不仅能理解统计概念,更能灵活地运用它们来解决实际问题。无论您是学生、研究人员,还是希望提升数据素养的职场人士,本书都将是您探索统计学世界的理想起点。通过阅读本书,您将发现统计学并非遥不可及,而是充满逻辑之美,能够帮助您更深刻地理解我们所处的世界。 本书的语言力求简洁明了,避免不必要的专业术语,同时辅以丰富的图示和实例,确保学习过程的趣味性和有效性。我们希望通过这本书,能够激发您对统计学的兴趣,让您在面对数据时不再感到畏惧,而是充满自信地去探索其中蕴含的奥秘。

作者简介

目录信息

CONTENTS
Part A: Introducing Statistics
1. Statistics and Probability Are Not Intuitive 3
2. Why Statistics Can Be Hard to Learn 14
3. From Sample to Population 17
Part B: Confidence Intervals
4. Confidence Interval of a Proportion 25
5. Confidence Interval of Survival Data 38
6. Confidence Interval of Counted Data 47
Part C: Continuous Variables
7. Graphing Continuous Data 57
8. Types of Variables 67
9. Quantifying Scatter 71
10. The Gaussian Distribution 78
11. The Lognormal Distribution and Geometric Mean 83
12. Confidence Interval of a Mean 87
13. The Theory of Confidence Intervals 96
14. Error Bars 103
PART D: P Values and Significance
15. Introducing P Values 111
16. Statistical Significance and Hypothesis Testing 122
17. Relationship Between Confidence Intervals and Statistical Significance 130
18. Interpreting a Result That Is Statistically Significant 134
19. Interpreting a Result That Is Not Statistically Significant 141
20. Statistical Power 146
21. Testing for Equivalence or Noninferiority 150
PART E: Challenges in Statistics
22. Multiple Comparisons Concepts 159
23. Multiple Comparison Traps 168
24. Gaussian or Not? 175
25. Outliers 181
PART F: Statistical Tests
26. Comparing Observed and Expected Distributions 191
27. Comparing Proportions: Prospective and Experimental Studies 196
28. Comparing Proportions: Case-Control Studies 203
29. Comparing Survival Curves 210
30. Comparing Two Means: Unpaired t Test 219
31. Comparing Two Paired Groups 231
32. Correlation 243
PART G: Fitting Models to Data
33. Simple Linear Regression 255
34. Introducing Models 270
35. Comparing Models 276
36. Nonlinear Regression 285
37. Multiple, Logistic, and Proportional Hazards Regression 296
38. Multiple Regression Traps 315
PART H The Rest of Statistics 321
39. Analysis of Variance 323
40. Multiple Comparison Tests After ANOVA 331
41. Nonparametric Methods 344
42. Sensitivity and Specificity and Receiver-Operator Characteristic Curves 354
43. Sample Size 363
PART I Putting It All Together 375
44. Statistical Advice 377
45. Choosing a Statistical Test 387
46. Capstone Example 390
47. Review Problems 406
48. Answers to Review Problems 418
Appendices
A. Statistics With GraphPad 451
B. Statistics With Excel 456
C. Statistics With R 458
D. Values of the t Distribution Needed to Compute CIs 460
E. A Review of Logarithms 462
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我一直对科学研究的严谨性深感敬畏,但有时也会被其中复杂的统计分析方法所困扰。《Intuitive Biostatistics》在这方面给了我极大的帮助。这本书在讲解每一个统计概念时,都非常注重其在生物学研究中的实际应用场景,并且会结合相关的研究案例进行深入分析。作者并没有回避那些稍微复杂一些的统计学方法,例如生存分析、卡方检验等等,而是通过清晰的解释和生动的图示,将它们变得易于理解。我印象特别深刻的是关于“多重检验”的讲解,它深入剖析了为什么在进行多次假设检验时容易出现“假阳性”,以及如何通过一些校正方法来降低这种风险。这种对研究过程中常见陷阱的细致讲解,让我对科学研究的严谨性有了更深的认识,也让我学会了如何在阅读和分析科学文献时,更加审慎和批判。这本书让我觉得,统计学并不是一种纯粹的数学游戏,而是科学研究中不可或缺的工具,它能够帮助我们更准确、更可靠地认识世界。

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这本书我是在一个偶然的机会下在书店的角落里发现的,当时吸引我的并不是它醒目的封面,也不是那些看起来晦涩难懂的学术术语,而是它那种似乎能触及灵魂的“直观”二字。我一直对数据和统计感到一种莫名的畏惧,总觉得它们是那些数学天才的专属领域,而我这种普通人只能望而却步。然而,当我的目光落在“Intuitive Biostatistics”上时,我脑海中闪过一个念头:也许,统计学并不是我想象中的那么冰冷和复杂,它或许也有温暖而容易理解的一面。我迫不及待地翻开这本书,虽然只是随意翻阅,但里面的一些图表和简单的文字解释,已经让我产生了一种前所未有的亲切感。我甚至觉得,作者就像一位慈祥的长者,耐心地引导着我,一步步揭开统计学的神秘面纱,让我看到隐藏在数字背后那些生动的故事。这本书似乎不仅仅是在讲解统计学知识,更是在传递一种思维方式,一种如何用更清晰、更理性的方式去看待世界的方法。我当时就下定决心,一定要把这本书带回家,好好研读一番。我开始想象,当我真正理解了书中的内容后,我将如何运用这些知识去分析身边的各种现象,去理解那些曾经让我困惑不解的科学报道,甚至去更好地理解我自己。这种期待感,让我对未来的学习充满了热情,也对这本书寄予了厚厚的希望。

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让我对这本书印象深刻的,是它对于“可视化”在统计学中的重要性的强调。作者在书中不仅讲解了各种统计方法的原理,还非常注重如何通过图表来直观地呈现数据和分析结果。他会详细讲解如何选择合适的图表类型,以及如何解读图表所传达的信息。例如,在讲解回归分析的时候,他会展示散点图、回归线以及残差图,并且会解释这些图表如何帮助我们理解变量之间的关系,以及模型的拟合程度。这种对可视化的重视,让我明白,统计学不仅仅是数字和公式,它更是一种能够用视觉语言来表达和沟通的工具。我感觉自己像是获得了一套新的“语言”,能够用更直观、更有效的方式来解读和呈现数据。这对于我今后在工作和学习中分析数据,以及向他人清晰地传达分析结果,都将是巨大的帮助。这本书让我看到了统计学的美感,也让我体会到了数据可视化所带来的强大力量。我甚至开始尝试着用书中介绍的方法,去制作一些自己的数据图表,从中获得了巨大的乐趣和成就感。

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这本书真正让我体会到“学以致用”的乐趣。在学习了书中的概念后,我发现自己能够开始用一种全新的视角去审视周围的世界。无论是新闻报道中的民意调查,还是科学杂志上的研究数据,我都能从中辨别出一些统计学上的逻辑和潜在的问题。例如,在看到一篇关于某种健康生活方式影响寿命的研究时,我能够下意识地去思考研究的样本量、对照组的设计,以及数据呈现的可能偏差。这种能力的提升,让我觉得非常欣喜,也让我对未来的学习充满了信心。我甚至开始尝试着去分析一些自己感兴趣的数据集,运用书中学到的方法,从中发现一些有趣的规律。这本书不仅教会了我统计学知识,更重要的是,它赋予了我一种更强大的信息解读能力,让我能够在这个充满数据的时代,更加清晰、理性地认识事物。我感觉这本书像是一把钥匙,为我打开了通往数据世界的大门,让我能够更自信、更自如地在这个世界中遨游。

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这本书最令我印象深刻的,是它对统计学“误区”的洞察和剖析。作者并没有回避统计学中那些容易被误解或滥用的地方,反而将其作为重点进行讲解。他会详细地分析一些常见的统计陷阱,例如过度拟合、混淆变量、以及对相关性和因果关系的混淆。通过具体的案例,他展示了这些误区是如何产生的,以及它们会带来多么严重的后果。我记得有一个章节是关于如何解读医学研究的,书中分析了一个关于某种药物疗效的案例,指出仅仅因为两组患者的平均疗效有差异,并不意味着药物一定有效,还需要考虑样本量、随机对照以及潜在的偏倚。这种对细节的关注,以及对潜在问题的警示,让我觉得这本书不仅仅是在教授知识,更是在培养一种批判性思维。它教会我不要轻易相信表面的数字,而是要深入挖掘数字背后的逻辑和可能存在的局限性。读完这部分内容,我感觉自己仿佛拥有了一双“火眼金睛”,能够更敏锐地察觉到那些隐藏在数据中的“猫腻”。这种能力,对于我今后接触各种科学信息、做出理性判断都至关重要。这本书就像一位经验丰富的侦探,带着我一起抽丝剥茧,找出隐藏在数据背后的真相。

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这本书的语言风格非常独特,它没有那种冷冰冰的教科书式的描述,而是充满了人性化的关怀和鼓励。作者的语气就像是一位经验丰富的导师,在耐心指导你,引导你克服对统计学的恐惧。他会用一些幽默的比喻和生动的例子来解释复杂的概念,让我在轻松的氛围中学习。例如,在解释“抽样误差”时,他会用“从一锅汤里尝一勺汤来判断整锅汤的味道”来比喻,这种接地气的比喻立刻就让我明白了其中的道理。而且,书中还会穿插一些作者自己的学习体会和对统计学的感悟,这些内容让我觉得这本书不仅仅是一本技术指南,更是一本充满智慧和启迪的书。它让我看到了统计学背后的人文关怀,也让我更加相信,学习统计学是可以很有趣,很有意义的事情。我甚至觉得,作者不仅仅是一位统计学家,更像是一位心理咨询师,他帮助我一点点化解了我对统计学的心理障碍,让我能够以一种更积极、更开放的心态去面对它。这本书让我感觉,学习统计学就像是在和一位老朋友聊天,不知不觉中就收获了宝贵的知识。

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这本书最大的价值在于它能够帮助读者建立一种“统计思维”。作者并不只是教授具体的统计技术,更重要的是,他引导读者去思考“为什么”要使用某种统计方法,“为什么”要关注某个指标。他会反复强调,统计学不是一套僵化的规则,而是一种解决问题的框架和思维方式。例如,在解释“置信区间”的时候,他会花很多时间去讲解为什么需要置信区间,它代表了什么含义,以及它和单点估计的区别。他会引导读者去思考,在现实世界中,我们如何才能更准确地估计一个未知的量,并且如何去量化我们估计的不确定性。这种对“思考过程”的强调,让我觉得这本书不仅仅是传授知识,更是在培养一种能力。它让我能够举一反三,在遇到新的问题时,能够主动去思考,应该运用哪些统计学原理来解决。我感觉自己不再是被动地套用公式,而是能够灵活地运用统计学知识去分析和解决问题。这本书就像一位智者,不仅给了我工具,更重要的是,它教会了我如何去思考,如何去运用这些工具。

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我一直对生物学领域的研究充满好奇,但繁杂的统计方法常常让我望而却步。这本书的出现,无疑为我打开了一扇新的大门。《Intuitive Biostatistics》的标题就预示着它将以一种平易近人的方式来讲解生物统计学。事实上,它也确实做到了。书中大量运用了生物学研究中的真实案例,例如流行病学调查、临床试验结果的分析、基因表达数据的解读等等。这些案例的选择非常贴切,并且与书中的统计概念紧密结合,让我在学习统计知识的同时,也能对生物学研究的实际操作有更深入的了解。例如,在解释假设检验的时候,作者会以一项关于某种治疗方法是否有效的临床试验为例,一步步引导读者去理解零假设、备择假设以及如何根据数据来做出决策。这种将抽象理论与具体应用相结合的方式,让我觉得学习过程更加生动有趣,也更容易吸收。我不再是死记硬背公式,而是能够理解这些统计工具在解决生物学问题时所扮演的角色。这本书不仅让我掌握了生物统计学的基础知识,更重要的是,它激发了我对生物学研究的兴趣,让我看到了统计学在探索生命奥秘过程中所发挥的不可替代的作用。

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在阅读这本书的过程中,我最大的感受就是它所倡导的“直观”理念贯穿始终。作者并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的公式和定理,而是从最基本、最贴近生活的例子入手。比如,在解释平均数的时候,他会用教室里所有同学的身高加起来再除以人数,然后引申到样本平均数和总体平均数的关系,整个过程就像是在描述一个非常日常的场景,让人很容易就能抓住核心概念。而且,他非常善于运用类比,用我们生活中熟悉的场景来解释那些抽象的统计学概念,比如用掷硬币的概率来解释伯努利试验,或者用抽奖的例子来解释抽样分布。这些类比不是生搬硬套,而是恰到好处地契合了统计学原理,让我在理解理论的同时,也能联想到实际的应用场景。我尤其喜欢书中对“P值”的解释,它没有直接给出数学定义,而是通过反复的提问和场景构建,让我们去思考“这个结果有多大的可能性是偶然发生的”,这种循序渐进的引导方式,让我不再觉得P值是一个神秘的数字,而是它背后所代表的科学推理过程。我甚至觉得,如果我早一点接触到这本书,我的学习之路一定会更加顺畅,对统计学的恐惧感也会大大减少。这本书让我明白,学习统计学并非一定要拥有超凡的数学天赋,更重要的是掌握一种理解和思考问题的方法,而这本书恰恰给了我这个关键。

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这本书最让我欣赏的一点是它对“理解”而非“记忆”的强调。作者非常清楚,死记硬背公式是学不好统计学的,关键在于理解其背后的逻辑和原理。他会花大量的时间去解释一个概念的由来,它的意义,以及它在实际应用中的作用。例如,在讲解方差和标准差的时候,他会先从数据离散程度的概念说起,然后一步步推导出方差和标准差的计算公式,并解释为什么需要这两个指标。整个过程就像是在讲述一个故事,让我在不知不觉中就掌握了这些概念。而且,书中经常会出现一些“思考题”或者“小练习”,这些题目不是为了考倒你,而是为了引导你去主动思考,去巩固刚刚学到的知识。我发现,通过这些主动的思考,我对统计学的理解会更加深刻,也更加牢固。这本书真的让我体会到了“授人以鱼不如授人以渔”的真谛。它不仅传授了统计学知识,更重要的是,它教会了我如何去学习统计学,如何去主动探索和理解。我感觉自己不再是被动地接受知识,而是成为了一个积极的学习者。

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